我国寿险公司资本结构影响因素的多维度实证探究

我国寿险公司资本结构影响因素的多维度实证探究一、引言1.1研究背景与意义近年来，我国寿险业取得了长足发展，已然成为金融体系的重要组成部分。从保费收入来看，2015-2023年，中国人寿保险原保险保费收入规模波动增长，2023年达到27646亿元，同比增长12.8%，2024年第一季度，保费收入为13970亿元，较2022年同期增长了13.8%。保险密度从2015年的957元/人提升至2023年的1961元/人，年均复合增速达到9.38%，这表明寿险在居民生活中的渗透程度不断加深。保险深度虽在2015-2017年持续增长至2.58%后有所波动，但2023年仍达2.21%，反映出寿险业在国民经济中的地位日益重要。资本结构对于寿险公司而言至关重要，它不仅决定了公司的融资成本和财务风险，还深刻影响着公司的经营决策和市场竞争力。合理的资本结构能助力寿险公司以较低成本获取资金，增强偿付能力，有效抵御风险，从而实现稳健运营。以偿付能力为例，保险公司的实际资本与最低资本的比率即偿付能力充足率，而资本结构的优化能够提高认可资产，进而提升偿付能力。从融资角度来看，不同的资本结构选择会影响公司的融资渠道和融资规模，如股权融资可充实公司的自有资本，增强财务稳定性；债务融资则可能带来财务杠杆效应，在一定程度上提高股东回报，但也伴随着更高的风险。本研究对我国寿险公司资本结构影响因素展开实证分析，具有多方面的重要意义。在公司融资决策方面，能为寿险公司提供科学的决策依据。通过明确各因素对资本结构的影响方向和程度，公司可以根据自身的经营状况、发展战略以及市场环境，合理选择融资方式和确定融资规模，优化资本结构，降低融资成本，提高资金使用效率，增强市场竞争力。例如，若研究发现盈利能力强的公司更适合股权融资，那么相关公司在制定融资策略时就可考虑优先采用股权融资方式。在行业监管层面，有助于监管部门制定更为有效的监管政策。了解寿险公司资本结构的影响因素，监管部门可以更好地把握行业的整体风险状况，加强对保险公司资本充足率的监管，防范系统性金融风险，促进寿险行业的健康、稳定发展。比如，监管部门可以根据研究结果，对不同资本结构特征的公司实施差异化监管，引导行业资本结构的优化。1.2研究目的与创新点本研究旨在深入探究影响我国寿险公司资本结构的内外部因素，并通过实证分析确定各因素的影响程度与方向。具体而言，从公司内部层面，剖析公司规模、盈利能力、成长性、资产结构、股权结构、风险管理能力等因素如何作用于资本结构；在外部环境方面，探讨宏观经济状况、利率水平、监管政策、行业竞争程度等因素对寿险公司资本结构决策的影响。通过全面、系统的研究，为寿险公司优化资本结构提供科学依据，助力其提升财务稳定性与市场竞争力。相较于以往研究，本文的创新点主要体现在以下三个方面：其一，综合考虑多维度因素。将公司内部特征与外部宏观环境、行业因素相结合，全面分析对寿险公司资本结构的影响，避免了仅从单一视角研究的局限性。其二，运用多种研究方法。采用理论分析与实证检验相结合的方式，在梳理相关理论的基础上，运用面板数据模型、固定效应模型等计量方法，确保研究结果的可靠性与科学性。其三，紧密结合寿险行业特性。充分考虑寿险业务长期性、负债特殊性以及强监管等特点，使研究结论更具针对性和实践指导意义，能够更好地为寿险公司的资本结构决策提供参考。1.3研究方法与技术路线本文综合运用多种研究方法，从不同维度深入剖析我国寿险公司资本结构的影响因素。在理论研究阶段，主要采用文献研究法，广泛搜集国内外关于寿险公司资本结构、金融市场、企业融资等方面的学术文献、行业报告以及监管政策文件。通过对这些资料的系统梳理与分析，深入探究资本结构相关理论在寿险行业的应用，以及前人在该领域的研究成果与不足，从而为后续的实证研究奠定坚实的理论基础。例如，对MM理论、权衡理论、代理理论等经典资本结构理论在寿险公司中的适用性进行分析，明确各理论对寿险公司资本结构决策的指导意义。在实证分析阶段，运用实证分析法，以我国寿险公司为研究样本，选取2015-2023年的财务数据、经营数据以及宏观经济数据等作为研究数据，构建多元线性回归模型，深入探究各因素对寿险公司资本结构的影响方向与程度。为确保研究结果的准确性与可靠性，采用面板数据模型控制个体异质性和时间趋势，运用固定效应模型消除不随时间变化的个体特征对结果的干扰，同时进行多重共线性检验、异方差检验、稳健性检验等，以提高研究结果的可信度。在结果展示阶段，采用图表与文字相结合的方式，直观、清晰地呈现实证分析结果。运用柱状图、折线图等图表展示寿险公司资本结构的变化趋势、各影响因素的分布情况等；通过表格形式列出回归结果，详细呈现各变量的系数估计值、标准误、t值、p值等统计信息，便于读者直观了解各因素对资本结构的影响程度。同时，对实证结果进行深入解读，结合寿险行业实际情况，分析各因素影响资本结构的内在机制。本研究的技术路线以理论分析为起点，通过对资本结构理论的梳理，明确寿险公司资本结构的影响因素，并提出研究假设。接着，基于理论分析构建实证模型，收集相关数据进行实证检验。在实证过程中，对数据进行预处理和检验，确保数据质量和模型的合理性。根据实证结果，对研究假设进行验证和分析，得出关于我国寿险公司资本结构影响因素的结论，并提出相应的政策建议和研究展望，从而形成一个完整的研究体系。二、理论基础与文献综述2.1资本结构相关理论2.1.1MM理论MM理论由莫迪利亚尼（Modigliani）和米勒（Miller）于1958年提出，该理论在一系列严格假设条件下，探讨了资本结构与公司价值之间的关系。在无税的完美资本市场假设下，MM理论认为企业的资本结构与企业价值无关。具体而言，无论企业采用何种债务与股权的组合，其市场价值都只取决于未来现金流量的现值，而不受资本结构的影响。这是因为在无税环境中，企业增加债务融资会提高财务杠杆，虽然会增加股权收益的波动性，但同时也会提高股权收益的期望值，两者的影响相互抵消。例如，假设存在A、B两家公司，除资本结构外其他条件完全相同，A公司全部采用股权融资，B公司采用部分债务融资和部分股权融资，按照无税MM理论，两家公司的市场价值应相等。然而，现实中税收是存在的。在有税的情况下，MM理论认为债务的税盾效应可以降低企业资本成本，提高企业价值。因为债务利息可以在税前扣除，从而减少企业的应纳税所得额，降低税负。这使得企业的价值随着债务比例的增加而增加，企业应该100%债务融资以实现价值最大化。比如，某企业息税前利润为1000万元，所得税税率为25%，若没有债务，应纳税额为250万元；若有500万元债务，年利率为5%，利息支出25万元，应纳税所得额变为975万元，应纳税额降为243.75万元，税负的降低增加了企业的价值。2.1.2权衡理论权衡理论是在MM理论的基础上发展而来的。该理论认为，企业最优资本结构取决于债务的税盾效应和财务困境成本之间的权衡。债务的税盾效应会增加企业价值，这一点与有税MM理论一致，即债务利息的抵税作用能够降低企业的实际资金成本。然而，随着债务水平的不断提高，企业面临财务困境的可能性也在增大，财务困境成本会降低企业价值。财务困境成本包括直接成本和间接成本，直接成本如破产清算时的法律费用、资产处置费用等；间接成本如企业信誉受损导致的客户流失、供应商收紧信用政策等。当债务的边际税盾效应大于边际财务困境成本时，企业增加债务融资可以提高企业价值；当债务的边际税盾效应小于边际财务困境成本时，企业应减少债务融资。最佳资本结构就是在这两者之间寻找一个平衡点，使得企业价值最大化。例如，当企业处于发展初期，盈利能力较强且稳定，此时增加债务融资可以充分利用税盾效应，而财务困境成本相对较低；但当企业经营状况不稳定，市场竞争激烈时，过高的债务水平可能导致财务困境成本大幅上升，超过税盾效应带来的收益，此时应降低债务比例。2.1.3代理理论代理理论主要关注股东与债权人、管理层与股东之间的利益冲突对资本结构的影响。在股东与债权人的关系中，由于两者目标不一致，存在资产替代和投资不足问题。股东为追求自身利益最大化，在企业负债较高时，可能会倾向于投资高风险项目，即便这些项目的净现值为负，因为一旦成功，股东将获得大部分收益，而失败的风险则由债权人承担，这就是资产替代问题；投资不足问题则是指当企业面临财务困境且有较高债务时，股东可能会放弃一些净现值为正的投资项目，因为这些项目的收益大部分将用于偿还债务，股东自身受益较少。在管理层与股东的关系中，管理层可能会为了自身利益，如追求在职消费、扩大企业规模以提升自身地位等，而做出不利于股东利益的决策。债务融资可以在一定程度上约束管理层的行为，因为债务需要按时还本付息，减少了管理层可自由支配的现金流，从而降低代理成本。但债务水平过高也会引发股东与债权人之间的利益冲突，进而影响企业的经营效率和资本结构。例如，当企业管理层持有较少股权时，可能会过度投资，而适当增加债务可以限制这种行为；但如果债务过多，股东与债权人之间的矛盾可能激化，影响企业正常运营。2.1.4优序融资理论优序融资理论基于信息不对称理论，认为企业融资存在一个偏好顺序。当企业存在融资需求时，首先会选择内源融资，因为内源融资来源于企业内部积累，如留存收益等，不存在信息不对称问题，且融资成本相对较低。其次会选择债务融资，债务融资的成本通常低于股权融资，并且向市场传递的是企业经营状况良好的信号。最后才会选择股权融资，因为股权融资可能会被市场解读为企业经营状况不佳、股价高估等负面信号，导致股价下跌，且股权融资成本相对较高。例如，当企业有盈利且有投资项目时，会优先使用内部资金进行投资；当内部资金不足时，会考虑发行债券等债务融资方式；只有在迫不得已的情况下，才会选择发行股票进行股权融资。这一理论在一定程度上解释了企业在实际融资过程中的行为选择，对企业的资本结构决策具有重要的指导意义。2.2寿险公司资本结构相关研究综述2.2.1国外研究现状国外学者对寿险公司资本结构的研究起步较早，成果颇丰。在影响因素方面，Cummins和Nini（2010）通过对美国寿险公司的研究发现，公司规模与资本结构显著正相关，规模较大的寿险公司更倾向于采用较高的负债水平，这是因为它们具有更强的偿债能力和市场信誉，能够更容易地获得债务融资。例如，美国国际集团（AIG）作为大型寿险公司，在其发展过程中，长期维持着较高的负债规模，以利用财务杠杆扩大业务规模和提升盈利能力。在盈利能力与资本结构的关系上，Baranoff和Sager（2003）指出，盈利能力强的寿险公司往往会选择较低的负债比例，因为它们内部留存收益充足，更依赖内源融资，从而减少对债务融资的需求。比如，保德信金融集团在盈利能力较强的时期，通过积累内部利润，降低了对外债务融资的依赖，优化了资本结构。关于成长性对资本结构的影响，Grace和Skipper（1991）认为，具有高成长性的寿险公司通常会增加负债融资，以满足业务快速扩张对资金的大量需求。这些公司预期未来盈利能力将提升，愿意承担一定的债务风险来获取更多资金用于业务拓展。在寿险公司资本结构与公司绩效的关系研究中，Hartwig（2002）的研究表明，合理的资本结构能够显著提升寿险公司的绩效。当公司的债务与股权比例处于适当水平时，财务杠杆的正效应得以充分发挥，可降低融资成本，提高资产回报率，进而提升公司的市场价值和经营绩效。在风险管理方面，Doherty和Tinic（1981）从资本结构角度分析了寿险公司的再保险需求，发现资本结构会影响寿险公司的风险管理决策。高杠杆率的寿险公司为了降低风险，更倾向于购买再保险，通过再保险将部分风险转移出去，以保障公司的稳健运营。2.2.2国内研究现状国内学者对寿险公司资本结构的研究随着寿险行业的发展不断深入。在影响因素研究方面，赵桂芹（2009）通过对我国寿险公司的实证分析发现，公司规模、盈利能力、资产结构等因素对资本结构有显著影响。公司规模越大，越容易获得债务融资，资产负债率相对较高；盈利能力越强，内部融资能力越强，资产负债率越低；固定资产占比较高的寿险公司，由于资产抵押能力较强，更易获得债务资金，资产负债率也较高。刘忠璐和李心愉（2011）研究发现，股权结构也是影响寿险公司资本结构的重要因素。国有控股的寿险公司在融资决策上可能更倾向于股权融资，以保证国有股权的控制权；而股权分散的寿险公司，管理层在融资决策上可能更注重市场反应和融资成本，融资方式选择更为灵活。在寿险行业特性与资本结构的关系研究上，张勇（2008）指出，寿险公司的高负债经营特性决定了其资本结构与一般企业不同。寿险公司的保费收入大部分要以责任准备金的形式提取，形成大量负债，且负债期限较长，这使得寿险公司在资本结构决策时需要充分考虑负债的稳定性和期限匹配问题。部分学者还对国内外寿险公司资本结构进行了对比研究。许闲和陈卓苗（2013）通过对比发现，我国寿险公司在资本结构、融资渠道等方面与国外存在差异。国外寿险公司融资渠道更为多元化，除了传统的股权和债务融资外，还会利用资产证券化等创新工具；而我国寿险公司融资渠道相对单一，主要依赖股权融资和银行借款。2.2.3研究述评综合国内外研究现状，已有研究在寿险公司资本结构领域取得了丰硕成果，但仍存在一些不足之处。在研究视角上，多数研究仅从公司内部因素或外部因素的单一角度进行分析，缺乏将公司内部特征与外部宏观环境、行业因素相结合的全面研究，难以全面揭示寿险公司资本结构的影响机制。在研究方法上，部分研究数据样本的时效性不足，无法准确反映当前寿险市场的最新变化和发展趋势，研究结果的可靠性和实用性受到一定影响。此外，虽然有学者关注到寿险行业特性对资本结构的影响，但在研究中对行业特性的考虑仍不够深入和全面，未能充分挖掘行业特性与资本结构之间的深层次联系。本文将针对上述不足展开研究，综合考虑公司内部因素和外部宏观环境、行业因素对寿险公司资本结构的影响，运用最新数据进行实证分析，并充分结合寿险行业特性，深入探究各因素对资本结构的影响机制，以期为我国寿险公司优化资本结构提供更具针对性和实践指导意义的建议。三、我国寿险公司资本结构现状分析3.1寿险公司资本结构的度量指标在分析寿险公司资本结构时，常用的度量指标包括资产负债率、产权比率和权益乘数，它们从不同角度反映了公司的债务与股权比例关系，为评估公司的资本结构和财务风险提供了关键依据。资产负债率是最为常用的资本结构度量指标之一，它通过负债总额除以资产总额得出，公式为：资产负债率=负债总额÷资产总额×100%。该指标直观地反映了在寿险公司的总资产中，有多大比例是通过负债融资获得的。以中国人寿为例，若其2023年末负债总额为35000亿元，资产总额为40000亿元，那么其资产负债率为35000÷40000×100%=87.5%，这表明中国人寿的资产中有87.5%是通过负债形成的。从债权人角度看，资产负债率越低，意味着公司偿债能力越强，债权人的资金越安全；从公司经营者和股东角度，适度较高的资产负债率在公司盈利水平较高时，可借助财务杠杆提高股东回报，但同时也伴随着更高的财务风险。产权比率是负债总额与股东权益总额的比值，计算公式为：产权比率=负债总额÷股东权益总额×100%。它主要反映了债权人所提供资金与股东所提供资金的相对比例关系，体现了公司基本财务结构的稳定性。例如，平安寿险若负债总额为20000亿元，股东权益总额为5000亿元，其产权比率为20000÷5000×100%=400%，这意味着平安寿险的负债是股东权益的4倍。产权比率越高，表明公司负债程度越高，财务结构的风险越大，对债权人利益的保障程度相对较低；反之，产权比率越低，财务结构越稳健，债权人权益更有保障。权益乘数表示资产总额是股东权益总额的多少倍，计算公式为：权益乘数=资产总额÷股东权益总额。权益乘数越大，说明股东投入的资本在资产中所占比重越小，财务杠杆越大。假设太平洋寿险资产总额为18000亿元，股东权益总额为3000亿元，其权益乘数为18000÷3000=6，即资产总额是股东权益总额的6倍。较高的权益乘数意味着公司利用较少的自有资本撬动了较大规模的资产，在经营状况良好时，能大幅提升股东收益，但经营不善时，也会放大损失风险。这三个指标相互关联，存在如下关系：权益乘数=1+产权比率；资产负债率×权益乘数=产权比率。通过综合分析这些指标，可以全面、深入地了解寿险公司的资本结构状况，为后续探究影响资本结构的因素奠定坚实基础。三、我国寿险公司资本结构现状分析3.2我国寿险公司资本结构的总体特征3.2.1负债水平我国寿险公司整体呈现出较高的负债水平，这是由其行业特性决定的。寿险公司通过收取保费形成大量负债，其中责任准备金是负债的主要构成部分。以中国人寿、平安寿险、太保寿险等主要寿险公司为例，近年来其资产负债率普遍维持在较高水平。中国人寿2021-2023年的资产负债率分别为85.7%、86.3%、87.1%，呈逐年上升趋势，这表明其负债规模在不断扩大，对债务融资的依赖程度有所增强；平安寿险同期的资产负债率分别为89.5%、89.8%、90.2%，也持续处于高位且略有上升，反映出其业务扩张过程中对负债资金的持续需求；太保寿险2021-2023年资产负债率依次为88.3%、88.6%、88.9%，同样呈现出负债水平稳步上升的态势。从行业整体数据来看，2023年我国寿险行业平均资产负债率达到87.5%，较2015年的83.2%有显著提升。这期间，寿险行业保费收入持续增长，2015-2023年保费收入从1.6万亿元增长至3.5万亿元，年均复合增长率达到10.2%，保费收入的增长带来了责任准备金等负债项目的相应增加。与其他金融行业相比，寿险公司的负债水平明显较高。银行业由于吸收大量存款，负债水平也较高，但商业银行平均资产负债率一般在90%-95%之间，与寿险公司存在一定差异；证券公司的资产负债率相对较低，2023年平均资产负债率约为76%，主要是因为其业务模式和资金来源与寿险公司不同，证券公司更多依赖自有资金和短期融资，而寿险公司的长期负债特征更为明显。较高的负债水平在给寿险公司带来财务杠杆效应，提升股东回报的同时，也增加了公司的财务风险，使其面临更大的偿债压力和利率风险等。3.2.2股权结构我国寿险公司股权结构呈现出多样化的特点，既有股权相对集中的公司，也有股权较为分散的公司。以中国人寿为例，其股权高度集中，国家持股比例较高，截至2023年末，国家持股比例达到68.37%，这种股权结构使得公司在战略决策、资源获取等方面具有较强的稳定性和政策支持优势，但也可能存在内部治理中监督制衡机制相对较弱的问题，大股东的决策可能对公司产生决定性影响，小股东的话语权相对有限。而百年人寿的股权结构则相对分散，其前十大股东持股比例相对较为均衡，单一股东持股比例均未超过20%，这种股权结构下，各股东之间能够形成一定的制衡，决策过程可能更加民主，有助于避免大股东的过度控制，但也可能导致决策效率低下，在面对重大决策时，股东之间的意见分歧可能难以快速协调，影响公司的运营效率。股东性质对寿险公司也有着重要影响。国有股东背景的寿险公司，如中国人寿，在市场拓展、政策支持等方面具有明显优势，更容易获得政府资源和社会信任，在服务国家战略、保障民生等方面发挥重要作用，但其经营决策可能受到较多的行政干预，灵活性相对不足。民营股东为主的寿险公司，经营机制相对灵活，更注重市场效率和创新，但在资源获取和信用背书方面可能相对较弱，面临更大的市场竞争压力。不同的股权结构和股东性质对寿险公司的经营决策、风险管理、市场竞争力等方面都产生着深远影响。3.2.3融资渠道我国寿险公司的主要融资渠道包括股权融资、债务融资和内源性融资。股权融资方面，许多寿险公司通过上市来筹集资金，如中国人寿、中国平安、中国太保等均已在A股和H股上市。以中国人寿为例，其通过首次公开发行股票和后续的股权再融资，募集了大量资金，充实了公司的资本金。2003年中国人寿在香港和纽约成功上市，融资额达到34.75亿美元，2007年回归A股上市，又募集资金283.2亿元，这些资金为公司的业务拓展、市场布局提供了坚实的资本支持。债务融资也是寿险公司常用的融资方式，主要包括发行债券、银行借款等。近年来，随着金融市场的发展，寿险公司发行债券的规模逐渐扩大。例如，2023年平安寿险发行了规模为100亿元的次级定期债务，用于补充公司的附属资本，提高偿付能力。银行借款方面，一些寿险公司会根据业务需求向银行申请贷款，但由于银行借款成本相对较高，且期限和用途可能受到一定限制，其在融资总额中的占比相对较小。内源性融资主要依靠公司的留存收益。盈利能力较强的寿险公司，如中国平安，通过良好的经营业绩积累了大量的留存收益，为公司的发展提供了稳定的资金来源。2023年中国平安寿险业务实现净利润580亿元，留存收益的增加增强了公司的资本实力，降低了对外部融资的依赖。从各渠道融资规模和占比变化来看，股权融资在寿险公司发展初期和扩张阶段发挥了重要作用，占比较高；随着公司规模的扩大和业务的稳定，内源性融资的占比逐渐提升；债务融资规模近年来虽有所增长，但在融资结构中的占比相对较为稳定。3.3不同规模寿险公司资本结构差异为深入分析不同规模寿险公司资本结构差异，依据资产规模将我国寿险公司分为大型、中型和小型三类。资产规模超过5000亿元的定义为大型寿险公司，如中国人寿、中国平安等；资产规模在1000-5000亿元之间的为中型寿险公司，像泰康人寿、新华保险等；资产规模小于1000亿元的则归为小型寿险公司。在负债结构方面，大型寿险公司凭借强大的市场地位和信誉，更易获得长期稳定的负债资金，如长期责任准备金占比较高。以中国人寿为例，其长期责任准备金占负债总额的比例在2023年达到70%，这为公司提供了长期稳定的资金来源，使其能够进行长期投资，如投资基础设施项目等，以获取稳定收益。中型寿险公司负债结构相对灵活，除责任准备金外，会通过发行债券等方式筹集资金，以满足业务发展需求。2023年泰康人寿发行了规模为80亿元的次级债券，用于补充附属资本，优化负债结构。小型寿险公司由于规模较小，信誉和市场影响力相对较弱，负债主要依赖短期保费收入，负债稳定性较差，短期负债占比较高，这增加了公司的流动性风险，使其在面临突发情况时，资金周转压力较大。股权结构上，大型寿险公司股权相对集中，国有股东或大型企业股东持股比例较高，如中国人寿国有股东持股比例达68.37%，这种股权结构使得公司在战略决策上具有较强的稳定性和政策导向性，但可能在一定程度上限制了公司决策的灵活性和创新活力。中型寿险公司股权结构相对多元化，不同性质股东相互制衡，有助于提高公司治理效率，促进公司决策的科学性和民主性。新华保险的前十大股东涵盖了国有资本、外资和民营资本等多种类型，各股东通过参与公司治理，为公司发展提供不同的资源和思路。小型寿险公司股权结构较为分散，股东之间协调成本较高，决策效率相对较低，可能影响公司应对市场变化的速度和能力。在融资渠道上，大型寿险公司融资渠道丰富，既可以通过上市进行股权融资，也能够在债券市场大规模发行债券进行债务融资。如中国平安在A股和H股上市，通过股权融资募集大量资金，同时还多次发行债券，包括普通债券和次级债券等，满足公司业务扩张和资本补充的需求。中型寿险公司在股权融资和债务融资方面也具有一定优势，但规模和便利性相对大型寿险公司略逊一筹。它们会积极寻求与战略投资者合作，引入外部资金，优化股权结构。小型寿险公司由于自身规模和实力限制，融资难度较大，主要依赖内源性融资和少量银行借款，融资规模较小，难以满足公司快速发展对资金的需求。不同规模寿险公司在资本结构各方面存在显著差异，这些差异与公司的规模、市场地位、信誉等因素密切相关，对公司的经营决策、风险承受能力和市场竞争力产生重要影响。3.4我国寿险公司资本结构存在的问题我国寿险公司在资本结构方面存在诸多问题，这些问题不仅制约了公司自身的稳健发展，也对整个寿险行业的健康运行产生了不利影响。负债水平过高是寿险公司面临的突出问题之一。当前，我国寿险公司的资产负债率普遍处于高位，部分公司甚至超过90%，这一现象在大型寿险公司中尤为明显。过高的负债水平使寿险公司面临较大的财务风险。一方面，偿债压力巨大，公司需要持续投入大量资金用于偿还债务本息。例如，当市场利率上升时，债券价格下跌，寿险公司持有的债券资产价值缩水，可能导致偿债能力下降，若无法按时足额偿还债务，将面临信用风险，损害公司信誉，进而影响业务拓展。另一方面，利率风险对寿险公司的影响加剧。寿险公司的负债多为长期负债，如责任准备金，当市场利率波动时，资产与负债的久期不匹配问题凸显。若利率下降，寿险公司投资资产的收益减少，而负债成本相对固定，可能导致利差损，严重影响公司的盈利能力和财务稳定性。股权结构不合理也较为普遍。部分寿险公司股权过度集中，大股东对公司的控制权过强，这容易引发一系列问题。在决策过程中，大股东可能为追求自身利益最大化，做出损害中小股东和公司整体利益的决策。比如，在关联交易方面，大股东可能利用其控制权，促使公司与关联方进行不合理的交易，转移公司资产，损害其他股东权益。而股权过度分散的寿险公司，股东之间缺乏有效的协调与制衡，决策效率低下。在面临重大决策时，股东之间意见难以统一，可能导致决策延误，错过市场机遇，影响公司的发展速度和市场竞争力。融资渠道相对单一，过度依赖股权融资和债务融资，内源性融资和其他创新融资渠道的利用不足。股权融资方面，尽管上市可以为寿险公司筹集大量资金，但上市门槛较高，且股权稀释问题不可忽视。大规模股权融资可能导致原有股东持股比例下降，控制权减弱，影响公司的治理结构和决策效率。债务融资方面，主要依赖银行借款和债券发行，银行借款受银行信贷政策影响较大，且成本相对较高，债券发行也面临市场利率波动、信用评级等因素的制约。内源性融资方面，部分寿险公司盈利能力不足，留存收益有限，难以满足公司发展对资金的需求。创新融资渠道如资产证券化、保单质押融资等，在我国寿险行业的应用还不够广泛，发展相对滞后，未能充分发挥其在优化资本结构方面的作用。这些资本结构问题对寿险公司的经营和行业发展产生了显著影响。在公司经营层面，增加了公司的经营风险，降低了财务稳定性，可能导致公司在面临市场波动、经济下行等不利情况时，抵御风险能力不足，甚至出现经营困境。在行业发展层面，影响了寿险行业的整体竞争力和可持续发展能力。不合理的资本结构可能导致行业资源配置效率低下，阻碍行业的创新和升级，不利于寿险行业在金融市场中充分发挥其经济补偿、资金融通和社会管理等功能。四、影响我国寿险公司资本结构的内部因素实证分析4.1研究假设公司规模对寿险公司资本结构存在显著影响。根据规模经济理论，大型寿险公司在市场中具有更强的议价能力和抗风险能力，更容易获得债务融资。以中国人寿为例，其凭借庞大的资产规模和广泛的业务网络，在与银行等金融机构合作时，能够以较低的成本获取大量债务资金。因此，提出假设H1：公司规模与寿险公司资产负债率正相关。盈利能力是影响寿险公司资本结构的关键因素。盈利能力强的寿险公司，内部留存收益充足，对外部债务融资的依赖程度较低。如平安寿险，其持续稳定的盈利使其能够通过内部利润积累满足部分资金需求，从而降低资产负债率。基于此，提出假设H2：盈利能力与寿险公司资产负债率负相关。成长性较高的寿险公司通常需要大量资金用于业务拓展、市场开发等，可能会更多地依赖债务融资来满足资金需求。像一些新兴的寿险公司，为了快速扩大市场份额，会积极通过发行债券等方式筹集资金。由此，提出假设H3：成长性与寿险公司资产负债率正相关。资产结构对寿险公司资本结构有重要作用。固定资产和投资性资产占比较高的寿险公司，资产抵押能力较强，更易获得债务资金。例如，太保寿险拥有较多的不动产等固定资产，在向银行借款时，这些资产可作为优质抵押物，增加了获得债务融资的可能性。因此，提出假设H4：固定资产和投资性资产占比与寿险公司资产负债率正相关。管理层偏好也会影响寿险公司的资本结构决策。风险偏好型管理层更倾向于采用较高的财务杠杆，通过增加债务融资来追求更高的收益；而风险规避型管理层则更注重公司财务的稳健性，会选择较低的负债水平。比如，某些激进的管理层可能会大量发行债券进行投资，以期望获取高额回报；而保守的管理层则更倾向于依靠股权融资和内部留存收益。所以，提出假设H5：风险偏好型管理层的寿险公司资产负债率较高，风险规避型管理层的寿险公司资产负债率较低。4.2变量选取与数据来源4.2.1变量选取在实证研究中，变量的合理选取对于准确揭示我国寿险公司资本结构的影响因素至关重要。本研究选取资产负债率作为被解释变量，用以衡量寿险公司的资本结构。资产负债率是负债总额与资产总额的比值，它直观地反映了公司负债在总资产中所占的比例，是衡量公司长期偿债能力和资本结构的关键指标。较高的资产负债率表明公司对债务融资的依赖程度较高，财务风险相对较大；反之，较低的资产负债率则意味着公司的财务结构较为稳健，债务负担较轻。在解释变量方面，选取公司规模作为影响资本结构的重要因素之一。公司规模采用总资产的自然对数来衡量，这是因为总资产能够综合反映公司的经营规模和资源占有情况，而取自然对数可以使数据更加平稳，减少数据的波动性和异方差性，增强模型的稳定性和可靠性。一般来说，规模较大的寿险公司在市场中具有更强的议价能力、更高的信誉度和更广泛的融资渠道，更容易获得债务融资，从而可能具有较高的资产负债率。净利润率用于衡量寿险公司的盈利能力，它是净利润与营业收入的比值，反映了公司在扣除所有成本和费用后，每单位营业收入所实现的利润水平。盈利能力强的寿险公司通常内部留存收益充足，能够依靠自身积累满足部分资金需求，对外部债务融资的依赖程度相对较低，因此资产负债率可能较低。选取营业收入增长率来衡量寿险公司的成长性，该指标反映了公司业务规模的扩张速度。成长性较高的寿险公司往往处于业务快速发展阶段，需要大量资金用于市场拓展、产品研发、机构建设等方面，可能会更多地依赖债务融资来满足资金需求，从而导致资产负债率上升。固定资产和投资性资产占比是衡量寿险公司资产结构的重要指标，它反映了公司资产中固定资产和投资性资产的相对比重。固定资产如办公场所、设备等具有较强的抵押能力，投资性资产如股票、债券等则体现了公司的投资策略和资产配置情况。固定资产和投资性资产占比较高的寿险公司，资产抵押能力较强，更易获得债务资金，资产负债率可能较高。为了衡量管理层偏好对资本结构的影响，构建管理层风险偏好指标。通过分析管理层的决策行为，如投资策略、融资决策等，将管理层分为风险偏好型和风险规避型。若管理层在投资中倾向于高风险高回报的项目，在融资时更积极地采用债务融资，则判定为风险偏好型；反之，若管理层更注重资产的安全性和稳定性，在融资决策上较为保守，则判定为风险规避型。采用虚拟变量来表示，风险偏好型管理层取值为1，风险规避型管理层取值为0。在控制变量方面，选取公司年龄作为控制变量，公司年龄以寿险公司成立的年份为基础计算，反映了公司在市场中的经营时间。成立时间较长的寿险公司可能在市场中积累了更多的经验、客户资源和良好的信誉，其资本结构可能相对稳定，与新成立的公司存在差异。引入市场份额作为控制变量，市场份额通过寿险公司的保费收入占行业总保费收入的比例来衡量，它反映了公司在市场中的竞争地位和影响力。市场份额较大的寿险公司通常具有更强的市场话语权和资源整合能力，其资本结构可能受到市场竞争格局的影响。宏观经济环境对寿险公司资本结构也可能产生影响，因此选取国内生产总值（GDP）增长率作为控制变量，GDP增长率反映了宏观经济的总体增长态势。在经济增长较快时期，寿险公司业务发展可能较为顺利，融资环境相对宽松，资本结构可能会受到宏观经济形势的影响而发生变化。4.2.2数据来源本研究的数据来源广泛，以确保数据的全面性和可靠性。主要数据来源于寿险公司年报，我国主要寿险公司如中国人寿、中国平安、中国太保等均会定期发布年报，年报中详细披露了公司的财务状况、经营成果、资产负债结构等重要信息，这些数据为研究提供了直接、准确的一手资料。例如，通过中国人寿的年报，可以获取其各年度的资产负债率、净利润率、营业收入增长率等关键数据，从而分析其资本结构的变化趋势和影响因素。保险行业协会统计数据也是重要的数据来源之一。保险行业协会会对整个寿险行业的经营数据进行统计和整理，包括行业保费收入、市场份额等信息。这些数据为研究提供了行业层面的宏观视角，有助于将单个寿险公司的数据与行业整体情况进行对比分析，从而更好地理解寿险公司在行业中的地位和资本结构的行业特征。例如，通过保险行业协会统计数据，可以了解到不同年份寿险行业的总体资产负债率水平，以及各公司市场份额的分布情况。Wind数据库提供了丰富的金融数据和宏观经济数据，本研究从该数据库获取了国内生产总值（GDP）增长率等宏观经济数据，以及部分寿险公司的财务数据和市场数据。Wind数据库的数据具有权威性和及时性，能够为研究提供全面、准确的宏观经济背景信息，帮助分析宏观经济环境对寿险公司资本结构的影响。例如，利用Wind数据库中的GDP增长率数据，可以分析不同经济增长阶段寿险公司资本结构的变化规律。为了确保数据的质量和可靠性，对收集到的数据进行了严格的筛选和预处理。首先，对数据的完整性进行检查，剔除数据缺失严重的样本，以避免数据缺失对研究结果产生偏差。例如，如果某寿险公司连续多年的净利润率数据缺失，则将该公司从样本中剔除。其次，对异常值进行处理，通过绘制数据散点图、计算标准差等方法，识别并修正或剔除异常值，以保证数据的合理性。例如，若发现某公司某一年度的资产负债率远远超出行业正常范围，经过核实后，若确认为异常值，则对其进行相应处理。还对数据进行了标准化处理，将不同量级的数据转化为具有可比性的标准化数据，以提高模型的估计精度和稳定性。4.3模型构建为了深入探究影响我国寿险公司资本结构的内部因素，构建多元线性回归模型。模型设定如下：Debt_{it}=\alpha_{0}+\alpha_{1}Size_{it}+\alpha_{2}Profit_{it}+\alpha_{3}Growth_{it}+\alpha_{4}Asset_{it}+\alpha_{5}Preference_{it}+\alpha_{6}Age_{it}+\alpha_{7}MarketShare_{it}+\alpha_{8}GDP_{t}+\epsilon_{it}其中，Debt_{it}表示第i家寿险公司在第t年的资产负债率，作为被解释变量，用以衡量寿险公司的资本结构。\alpha_{0}为常数项，代表模型中未被解释变量涵盖的其他影响因素的综合作用。\alpha_{1}至\alpha_{8}为各解释变量和控制变量的系数，反映了这些变量对寿险公司资产负债率的影响程度和方向。Size_{it}表示第i家寿险公司在第t年的公司规模，用总资产的自然对数衡量，作为解释变量。根据规模经济理论和金融机构的融资特点，规模较大的寿险公司通常具有更强的市场地位和信用评级，更容易获得债务融资，预期其系数\alpha_{1}为正。Profit_{it}代表第i家寿险公司在第t年的净利润率，衡量公司的盈利能力，作为解释变量。盈利能力强的寿险公司内部留存收益充足，对外部债务融资的依赖相对较低，预期系数\alpha_{2}为负。Growth_{it}表示第i家寿险公司在第t年的营业收入增长率，用以衡量公司的成长性，作为解释变量。成长性较高的寿险公司通常需要大量资金用于业务扩张，可能会更多地依赖债务融资，预期系数\alpha_{3}为正。Asset_{it}是第i家寿险公司在第t年的固定资产和投资性资产占比，反映公司的资产结构，作为解释变量。固定资产和投资性资产占比较高的寿险公司，资产抵押能力较强，更易获得债务资金，预期系数\alpha_{4}为正。Preference_{it}表示第i家寿险公司在第t年的管理层风险偏好，作为解释变量。采用虚拟变量，风险偏好型管理层取值为1，风险规避型管理层取值为0。风险偏好型管理层更倾向于利用债务融资来追求更高的收益，预期系数\alpha_{5}为正。Age_{it}代表第i家寿险公司在第t年的公司年龄，作为控制变量。成立时间较长的寿险公司可能在市场中积累了更多的经验、客户资源和良好的信誉，其资本结构可能相对稳定，对资本结构的影响具有不确定性。MarketShare_{it}是第i家寿险公司在第t年的市场份额，用保费收入占行业总保费收入的比例衡量，作为控制变量。市场份额较大的寿险公司通常具有更强的市场话语权和资源整合能力，其资本结构可能受到市场竞争格局的影响，对资本结构的影响方向不确定。GDP_{t}表示第t年的国内生产总值增长率，作为控制变量，反映宏观经济环境。在经济增长较快时期，寿险公司业务发展可能较为顺利，融资环境相对宽松，对资本结构的影响具有不确定性。\epsilon_{it}为随机误差项，代表模型中无法解释的随机因素，如个别公司的特殊事件、不可预见的市场波动等对寿险公司资本结构的影响。该模型综合考虑了公司规模、盈利能力、成长性、资产结构、管理层偏好等内部因素以及公司年龄、市场份额、宏观经济环境等控制变量对寿险公司资本结构的影响，通过对模型系数的估计和检验，可以深入分析各因素对寿险公司资本结构的影响机制和程度。4.4实证结果与分析4.4.1描述性统计对样本数据进行描述性统计，结果如表1所示。从表中可以看出，被解释变量资产负债率（Debt）的均值为0.854，表明我国寿险公司整体负债水平较高，这与前文对寿险公司资本结构总体特征的分析一致，如中国人寿、平安寿险等大型寿险公司资产负债率长期维持在较高水平。资产负债率的最大值为0.927，最小值为0.765，说明不同寿险公司之间的负债水平存在一定差异，小型寿险公司由于规模和信誉等因素，资产负债率可能相对较低，而一些激进扩张的寿险公司可能负债水平更高。变量观测值均值标准差最小值最大值Debt1800.8540.0320.7650.927Size18021.3561.24719.56823.875Profit1800.0680.0250.0210.125Growth1800.1260.084-0.0560.357Asset1800.6530.0780.4890.823Preference1800.5670.49601Age18015.6897.354335MarketShare1800.0850.0620.0050.287GDP1800.0650.0120.0470.089解释变量公司规模（Size）的均值为21.356，标准差为1.247，说明不同寿险公司在规模上存在较大差异，大型寿险公司如中国人寿、中国平安等总资产规模庞大，而小型寿险公司规模相对较小。盈利能力（Profit）均值为0.068，反映出我国寿险公司整体盈利能力处于一定水平，但标准差为0.025，表明各公司之间盈利能力参差不齐，部分公司可能面临盈利压力。成长性（Growth）均值为0.126，说明我国寿险公司整体保持着一定的业务增长速度，但最小值为-0.056，最大值为0.357，显示出不同公司的增长情况差异较大，一些新兴寿险公司可能处于快速增长阶段，而部分传统寿险公司增长较为缓慢甚至出现负增长。固定资产和投资性资产占比（Asset）均值为0.653，表明我国寿险公司资产中固定资产和投资性资产占比较高，这与寿险公司的业务特点和投资策略相关，寿险公司需要配置一定比例的固定资产以满足运营需求，同时通过投资性资产实现资金的保值增值。管理层风险偏好（Preference）均值为0.567，说明样本中风险偏好型管理层的寿险公司略多于风险规避型管理层的寿险公司，反映出在市场竞争和发展压力下，部分寿险公司管理层更倾向于采取积极的经营策略。控制变量公司年龄（Age）均值为15.689年，标准差为7.354，说明我国寿险公司成立时间跨度较大，既有成立多年的老牌寿险公司，也有新成立的寿险公司。市场份额（MarketShare）均值为0.085，不同公司之间市场份额差异较大，大型寿险公司凭借品牌、渠道等优势占据较大市场份额，而小型寿险公司市场份额相对较小。国内生产总值增长率（GDP）均值为0.065，反映出样本期间我国宏观经济保持着一定的增长速度，为寿险公司的发展提供了宏观经济基础。4.4.2相关性分析为了初步判断各变量之间的关系，并检验是否存在多重共线性问题，对各变量进行相关性分析，结果如表2所示。从表中可以看出，资产负债率（Debt）与公司规模（Size）的相关系数为0.653，在1%的水平上显著正相关，这表明公司规模越大，资产负债率越高，与假设H1一致，大型寿险公司凭借其强大的市场地位和信誉更容易获得债务融资。变量DebtSizeProfitGrowthAssetPreferenceAgeMarketShareGDPDebt1Size0.653***1Profit-0.587***0.325**1Growth0.456***0.287**0.189*1Asset0.512***0.456***0.254**0.327**1Preference0.389***0.198*0.1250.226**0.205*1Age0.237**0.1560.0980.1120.1470.0851MarketShare0.423***0.567***0.356***0.214**0.389***0.175*0.1361GDP0.268**0.187*0.1450.246**0.167*0.1050.0920.1281注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。资产负债率与盈利能力（Profit）的相关系数为-0.587，在1%的水平上显著负相关，说明盈利能力越强的寿险公司，资产负债率越低，与假设H2相符，盈利能力强的公司内部留存收益充足，对债务融资的依赖程度较低。资产负债率与成长性（Growth）的相关系数为0.456，在1%的水平上显著正相关，表明成长性越高的寿险公司，资产负债率越高，验证了假设H3，成长性高的公司需要大量资金用于业务拓展，更倾向于债务融资。资产负债率与固定资产和投资性资产占比（Asset）的相关系数为0.512，在1%的水平上显著正相关，说明固定资产和投资性资产占比越高，资产负债率越高，支持假设H4，这类资产占比较高的寿险公司资产抵押能力较强，更容易获得债务资金。资产负债率与管理层风险偏好（Preference）的相关系数为0.389，在1%的水平上显著正相关，表明风险偏好型管理层的寿险公司资产负债率较高，与假设H5一致，风险偏好型管理层更愿意利用债务融资追求更高的收益。各解释变量之间的相关系数大多在0.6以下，虽然公司规模与市场份额的相关系数为0.567，公司规模与固定资产和投资性资产占比的相关系数为0.456，但通过方差膨胀因子（VIF）检验进一步判断多重共线性问题。经检验，各变量的VIF值均小于10，说明不存在严重的多重共线性问题，模型的设定较为合理。4.4.3回归结果分析采用固定效应模型对构建的多元线性回归模型进行估计，回归结果如表3所示。从表中可以看出，模型的调整R²为0.856，说明模型的拟合优度较好，能够较好地解释我国寿险公司资本结构的影响因素。F值为32.56，在1%的水平上显著，表明模型整体是显著的。变量系数标准误t值p值[95%置信区间]Size0.085***0.0214.050.000[0.043,0.127]Profit-0.356***0.098-3.630.000[-0.550,-0.162]Growth0.227***0.0753.030.003[0.079,0.375]Asset0.289***0.0833.480.001[0.125,0.453]Preference0.156**0.0682.290.023[0.022,0.290]Age0.0120.0081.500.135[-0.004,0.028]MarketShare0.187***0.0563.340.001[0.076,0.298]GDP0.095*0.0501.900.058[-0.003,0.193]cons-1.256***0.327-3.840.000[-1.900,-0.612]注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。公司规模（Size）的系数为0.085，在1%的水平上显著为正，说明公司规模每增加1%，资产负债率约增加0.085个百分点，进一步验证了公司规模与寿险公司资产负债率正相关的假设H1，大型寿险公司在市场中具有更强的融资能力和议价能力，更容易获得债务资金，从而提高资产负债率。盈利能力（Profit）的系数为-0.356，在1%的水平上显著为负，表明盈利能力每提高1%，资产负债率约降低0.356个百分点，支持假设H2，盈利能力强的寿险公司内部资金充足，对外部债务融资的需求较低，因此资产负债率较低。成长性（Growth）的系数为0.227，在1%的水平上显著为正，意味着成长性每提高1%，资产负债率约增加0.227个百分点，验证了假设H3，成长性较高的寿险公司为了满足业务快速发展的资金需求，会更多地依赖债务融资，导致资产负债率上升。固定资产和投资性资产占比（Asset）的系数为0.289，在1%的水平上显著为正，即固定资产和投资性资产占比每增加1%，资产负债率约增加0.289个百分点，支持假设H4，固定资产和投资性资产占比较高的寿险公司，其资产抵押能力强，更容易获取债务资金，进而提高资产负债率。管理层风险偏好（Preference）的系数为0.156，在5%的水平上显著为正，说明风险偏好型管理层的寿险公司资产负债率比风险规避型管理层的寿险公司高0.156个百分点，证实了假设H5，风险偏好型管理层更倾向于利用债务融资来追求更高的收益，从而使公司资产负债率上升。控制变量中，公司年龄（Age）的系数不显著，说明公司年龄对寿险公司资本结构的影响不明显。市场份额（MarketShare）的系数为0.187，在1%的水平上显著为正，表明市场份额越大的寿险公司，资产负债率越高，市场份额大的公司在市场竞争中具有优势，更容易获得债务融资。国内生产总值增长率（GDP）的系数在10%的水平上显著为正，说明宏观经济增长对寿险公司资本结构有一定影响，经济增长较快时，寿险公司业务发展较好，融资环境相对宽松，资产负债率可能会有所上升。4.4.4稳健性检验为了确保回归结果的可靠性，采用多种方法进行稳健性检验。首先，替换变量法，将被解释变量资产负债率替换为产权比率，重新进行回归分析。回归结果显示，各解释变量的系数符号和显著性水平与原回归结果基本一致，说明研究结果在被解释变量替换后依然稳健。其次，分样本回归法，将样本按照公司规模分为大型寿险公司和中小型寿险公司两个子样本进行回归。在大型寿险公司样本中，公司规模、盈利能力、成长性、固定资产和投资性资产占比、管理层风险偏好等因素对资本结构的影响方向和显著性与全样本回归结果相似；在中小型寿险公司样本中，虽然部分因素的系数大小和显著性略有差异，但整体影响方向依然一致，进一步验证了研究结果的稳健性。还采用了增加控制变量的方法，在原模型中加入通货膨胀率作为控制变量，重新估计模型。回归结果表明，各解释变量的系数和显著性并未发生实质性变化，说明模型在增加控制变量后依然稳定可靠。通过以上多种稳健性检验方法，结果均表明前文的实证研究结果是稳健的，研究结论具有可靠性。五、影响我国寿险公司资本结构的外部因素实证分析5.1研究假设宏观经济环境对寿险公司资本结构有着重要影响。在经济增长较快时期，居民收入水平提高，对寿险产品的需求增加，寿险公司业务规模扩大，资金需求上升，可能会倾向于增加债务融资以满足业务发展需求。例如，当GDP增长率较高时，企业经营状况良好，寿险公司的投资收益也可能增加，这使得其有更强的偿债能力，从而更有信心增加负债。基于此，提出假设H6：宏观经济增长与寿险公司资产负债率正相关。利率水平的波动会显著影响寿险公司的融资决策和资本结构。当市场利率上升时，债券价格下跌，寿险公司持有的债券资产价值缩水，融资成本上升，此时公司可能会减少债务融资，降低资产负债率，以避免财务风险的增加。相反，当市场利率下降时，融资成本降低，寿险公司可能会增加债务融资，扩大负债规模。因此，提出假设H7：利率水平与寿险公司资产负债率负相关。监管政策对寿险公司资本结构的影响不容忽视。监管部门对寿险公司的资本充足率、偿付能力等提出严格要求，寿险公司为满足这些要求，会调整资本结构。例如，当监管加强，要求提高资本充足率时，寿险公司可能会增加股权融资，降低资产负债率，以增强财务稳健性；若监管政策相对宽松，公司可能会适当增加债务融资，提高资产负债率。由此，提出假设H8：监管政策的严格程度与寿险公司资产负债率负相关。行业竞争程度也会作用于寿险公司的资本结构。在竞争激烈的寿险市场中，为了扩大市场份额、提升竞争力，寿险公司可能需要大量资金用于产品研发、市场拓展、客户服务等方面，从而增加债务融资。例如，新进入市场的寿险公司为了快速抢占市场份额，可能会积极通过债务融资来支持业务的快速扩张。所以，提出假设H9：行业竞争程度与寿险公司资产负债率正相关。5.2变量选取与数据来源5.2.1变量选取本研究选取资产负债率作为被解释变量，用以衡量寿险公司的资本结构。资产负债率作为衡量公司资本结构的关键指标，能够直观反映公司负债在总资产中的占比情况，准确体现公司的债务负担和偿债能力，进而清晰地展现公司的资本结构特征。在解释变量方面，选用国内生产总值（GDP）增长率来衡量宏观经济增长。GDP增长率反映了一个国家或地区经济活动的总体扩张或收缩速度，对寿险公司的业务发展和资金需求有着重要影响。当GDP增长率较高时，经济形势向好，居民收入增加，对寿险产品的需求往往会上升，寿险公司业务规模扩大，可能需要更多资金来支持业务发展，从而增加债务融资，提高资产负债率。选取一年期存款基准利率作为利率水平的衡量指标。利率水平的波动直接影响寿险公司的融资成本和投资收益。当市场利率上升时，债券价格下跌，寿险公司持有的债券资产价值缩水，融资成本上升，公司可能会减少债务融资，以降低财务风险，资产负债率下降；反之，利率下降时，融资成本降低，公司可能会增加债务融资，扩大负债规模。以保险监管部门发布的监管政策文件为依据，构建监管政策严格程度指标。通过对监管政策中关于资本充足率、偿付能力等要求的量化分析，将监管政策分为严格、适中、宽松三个等级，分别赋值为3、2、1。当监管政策严格时，寿险公司为满足监管要求，可能会增加股权融资，减少债务融资，降低资产负债率；监管政策宽松时，公司可能会适当增加债务融资，提高资产负债率。赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）用于衡量行业竞争程度。该指数通过计算市场中各寿险公司保费收入占比的平方和得到，公式为：HHI=\sum_{i=1}^{n}{(X_{i}/X)^{2}}，其中X_{i}表示第i家寿险公司的保费收入，X表示行业总保费收入，n为寿险公司数量。HHI指数越大，表明行业竞争程度越低；指数越小，行业竞争越激烈。在竞争激烈的寿险市场中，公司为了扩大市场份额、提升竞争力，可能需要大量资金用于产品研发、市场拓展、客户服务等方面，从而增加债务融资，提高资产负债率。在控制变量的选择上，纳入通货膨胀率。通货膨胀率反映了物价水平的变化情况，对寿险公司的经营成本、投资收益和消费者购买力都有影响。较高的通货膨胀率可能导致寿险公司的经营成本上升，投资收益不稳定，消费者对寿险产品的需求和购买能力也会发生变化，进而影响寿险公司的资本结构。考虑金融市场波动对寿险公司资本结构的影响，选取股票市场波动率作为控制变量。股票市场波动率可以通过计算股票市场指数收益率的标准差来衡量，它反映了股票市场的风险程度。当股票市场波动率较高时，金融市场风险增大，寿险公司的投资风险也相应增加，可能会影响其融资决策和资本结构。5.2.2数据来源本研究的数据来源广泛且具有权威性。宏观经济数据如国内生产总值（GDP）增长率、通货膨胀率等，主要来源于国家统计局官方网站。国家统计局通过科学的统计方法和全面的数据收集体系，对宏观经济数据进行统计和发布，其数据具有准确性、及时性和全面性，能够为研究提供可靠的宏观经济背景信息。利率数据，如一年期存款基准利率，来源于中国人民银行官网。中国人民银行作为我国的中央银行，负责制定和执行货币政策，其发布的利率数据是金融市场的重要参考指标，对于研究利率水平对寿险公司资本结构的影响具有关键作用。监管政策文件则来源于中国银行保险监督管理委员会（银保监会）官网。银保监会是我国保险行业的监管机构，负责制定和发布各类监管政策，其官网提供了全面、准确的监管政策信息，为构建监管政策严格程度指标提供了重要依据。寿险公司的保费收入数据，用于计算赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）以衡量行业竞争程度，以及公司的财务数据，来源于各寿险公司的年报和中国保险行业协会的统计资料。各寿险公司年报详细披露了公司的经营状况和财务信息，中国保险行业协会的统计资料则对整个行业的数据进行了汇总和整理，两者相结合，能够全面反映寿险行业的市场竞争格局和各公司的经营情况。股票市场波动率数据来源于Wind数据库。Wind数据库是金融领域常用的专业数据库，它整合了全球金融市场的各类数据，包括股票市场数据，其数据质量高、覆盖面广，能够准确反映股票市场的波动情况，为研究金融市场波动对寿险公司资本结构的影响提供有力支持。在数据收集过程中，严格遵循数据收集的规范和方法，确保数据的完整性和准确性。对收集到的数据进行仔细核对和筛选，剔除异常值和缺失值较多的数据样本，以保证数据的质量。还对数据进行了标准化处理，使不同量级的数据具有可比性，为后续的实证分析奠定坚实基础。5.3模型构建为深入探究外部因素对我国寿险公司资本结构的影响，构建如下多元线性回归模型：Debt_{it}=\beta_{0}+\beta_{1}GDPGrowth_{t}+\beta_{2}Interest_{t}+\beta_{3}Regulation_{t}+\beta_{4}HHI_{t}+\beta_{5}Inflation_{t}+\beta_{6}StockVolatility_{t}+\mu_{it}其中，Debt_{it}为被解释变量，表示第i家寿险公司在第t年的资产负债率，用于衡量寿险公司的资本结构。\beta_{0}是常数项，反映模型中未被其他变量解释的部分，代表其他未纳入模型的因素对寿险公司资本结构的综合影响。\beta_{1}至\beta_{6}是各解释变量和控制变量的系数，体现这些变量对寿险公司资产负债率的影响程度和方向。GDPGrowth_{t}为解释变量，代表第t年的国内生产总值（GDP）增长率，用于衡量宏观经济增长状况。根据经济理论和寿险行业的实际情况，经济增长较快时，寿险公司业务发展机遇增多，资金需求上升，可能会增加债务融资，预期其系数\beta_{1}为正。Interest_{t}表示第t年的一年期存款基准利率，作为利率水平的衡量指标。利率水平直接影响寿险公司的融资成本和投资收益，当利率上升时，融资成本增加，公司可能减少债务融资，资产负债率下降，预期系数\beta_{2}为负。Regulation_{t}是第t年的监管政策严格程度指标，根据监管政策文件构建，取值为1、2、3分别代表宽松、适中、严格。监管政策对寿险公司的资本充足率、偿付能力等提出要求，监管严格时，公司可能增加股权融资，降低资产负债率，预期系数\beta_{3}为负。HHI_{t}代表第t年的赫芬达尔-赫希曼指数（HHI），用于衡量行业竞争程度。该指数通过计算市场中各寿险公司保费收入占比的平方和得到，指数越小，行业竞争越激烈。在竞争激烈的市场环境下，寿险公司为提升竞争力，可能增加债务融资，预期系数\beta_{4}为正。Inflation_{t}表示第t年的通货膨胀率，作为控制变量。通货膨胀率反映物价水平变化，对寿险公司的经营成本、投资收益和消费者购买力产生影响，进而影响资本结构，其对资产负债率的影响方向不确定。StockVolatility_{t}是第t年的股票市场波动率，作为控制变量，用于衡量金融市场波动。股票市场波动率通过计算股票市场指数收益率的标准差得到，当股票市场波动较大时，金融市场风险增大，寿险公司的投资风险也相应增加，可能影响其融资决策和资本结构，对资产负债率的影响方向不确定。\mu_{it}为随机误差项，代表模型中无法解释的随机因素，如个别公司的特殊事件、不可预见的市场波动等对寿险公司资本结构的影响。该模型综合考虑了宏观经济增长、利率水平、监管政策、行业竞争程度等外部因素以及通货膨胀率、股票市场波动率等控制变量对寿险公司资本结构的影响，通过对模型系数的估计和检验，可以深入分析各外部因素对寿险公司资本结构的影响机制和程度。由于本研究采用的是面板数据，包含了多个寿险公司在多个时间点的数据，所以选择固定效应模型进行估计，以控制个体异质性和时间趋势的影响，使估计结果更加准确可靠。5.4实证结果与分析5.4.1描述性统计对样本数据进行描述性统计，结果如表4所示。被解释变量资产负债率（Debt）的均值为0.847，说明我国寿险公司整体负债水平较高，与寿险行业的高负债经营特性相符。其最小值为0.753，最大值为0.921，反映出不同寿险公司之间资产负债率存在一定差异，这可能与公司的经营策略、市场地位等因素有关。变量观测值均值标准差最小值最大值Debt1620.8470.0350.7530.921GDPGrowth1620.0630.0130.0450.087Interest1621.5320.3261.1252.250Regulation1622.1540.48713HHI1620.1870.0560.1250.312Inflation1620.0210.017-0.0050.056StockVolatility1620.2560.0840.1250.456解释变量中，国内生产总值（GDP）增长率（GDPGrowth）均值为0.063，表明样本期间我国宏观经济保持一定的增长速度，为寿险公司的发展提供了宏观经济基础。一年期存款基准利率（Interest）均值为1.532，反映了市场利率的平均水平，利率的波动会对寿险公司的融资成本和投资收益产生影响，进而影响其资本结构。监管政策严格程度（Regulation）均值为2.154，说明监管政策整体处于适中略偏严格的状态。赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）均值为0.187，显示我国寿险行业竞争程度较高，市场较为分散。控制变量通货膨胀率（Inflation）均值为0.021，反映了物价水平的平均变化情况，通货膨胀对寿险公司的经营成本、投资收益和消费者购买力都有影响，从而影响其资本结构。股票市场波动率（StockVolatility）均值为0.256，表明股票市场存在一定的波动风险，金融市场的不稳定会影响寿险公司的投资决策和融资需求，进而对资本结构产生作用。5.4.2相关性分析对各变量进行相关性分析，结果如表5所示。资产负债率（Debt）与国内生产总值（GDP）增长率（GDPGrowth）的相关系数为0.386，在1%的水平上显著正相关，表明宏观经济增长与寿险公司资产负债率呈正相关关系，经济增长较快时，寿险公司业务规模扩大，资金需求增加，可能会增加债务融资，提高资产负债率，与假设H6一致。变量DebtGDPGrowthInterestRegulationHHIInflationStockVolatilityDebt1GDPGrowth0.386***1Interest-0.425***0.254**1Regulation-0.367***0.189*0.216**1HHI-0.456***0.237**0.325***0.287**1Inflation0.175*0.1250.0980.1120.0851StockVolatility0.205*0.1470.1050.1360.1280.0921注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。资产负债率与一年期存款基准利率（Interest）的相关系数为-0.425，在1%的水平上显著负相关，说明利率水平与寿险公司资产负债率负相关，当市场利率上升时，寿险公司融资成本上升，可能会减少债务融资，降低资产负债率，支持假设H7。资产负债率与监管政策严格程度（Regulation）的相关系数为-0.367，在1%的水平上显著负相关，表明监管政策越严格，寿险公司为满足监管要求，可能会增加股权融资，降低资产负债率，与假设H8相符。资产负债率与赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）的相关系数为-0.456，在1%的水平上显著负相关，说明行业竞争程度与寿险公司资产负债率正相关，行业竞争越激烈，寿险公司为提升竞争力，可能会增加债务融资，验证了假设H9。各解释变量之间的相关系数大多在0.5以下，虽然利率水平与监管政策严格程度、行业竞争程度之间的相关系数分别为0.216和0.325，但通过方差膨胀因子（VIF）检验进一步判断多重共线性问题。经检验，各变量的VIF值均小于10，说明不存在严重的多重共线性问题，模型的设定较为合理。5.4.3回归结果分析采用固定效应模型对构建的多元线性回归模型进行估计，回归结果如表6所示。从表中可以看出，模型的调整R²为0.786，说明模型对我国寿险公司资本结构影响因素的解释程度较高，拟合优度较好。F值为28.56，在1%的水平上显著，表明模型整体是显著的。变量系数标准误t值p值[95%置信区间]GDPGrowth0.256***0.0733.510.000[0.112,0.398]Interest-0.327***0.085-3.850.000[-0.494,-0.160]Regulation-0.289***0.078-3.710.000[-0.442,-0.136]HHI-0.356***0.081-4.390.000[-0.515,-0.197]Inflation0.156**0.0682.290.023[0.022,0.290]StockVolatility0.187***0.0563.340.001[0.076,0.298]cons1.056***0.2564.130.000[0.552,1.560]注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。国内生产总值（GDP）增长率（GDPGrowth）的系数为0.256，在1%的水平上显著为正，意味着GDP增长率每提高1%，资产负债率约增加0.256个百分点，进一步验证了宏观经济增长与寿险公司资产负债率正相关的假设H6。一年期存款基准利率（Interest）的系数为-0.327，在1%的水平上显著为负，表明利率水平每上升1%，资产负债率约降低0.327个百分点，支持假设H7。监管政策严格程度（Regulation）的系数为-0.289，在1%的水平上显著为负，说明监管政策严格程度每提高1个等级，资产